The Management of Diabetes in Conflict Settings: Focus on the Syrian Crisis
Notice bibliographique
Résumé
Humanitarian crises represent a major global health challenge as record numbers of people are being displaced worldwide. The Syrian crisis has resulted in >4 million refugees and 6 million people who are internally displaced within Syria. In 2017, there were 705,700 reported cases of adult diabetes in Syria. During periods of conflict, people with diabetes face numerous challenges, including food insecurity, inadequate access to medications and testing supplies, and a shortage of providers with expertise in diabetes care. Access to insulin represents a major challenge during a crisis, especially for individuals with type 1 diabetes, for whom the interruption of insulin constitutes a medical emergency. In the short term (days to weeks) during a crisis, it is vital to 1) prioritize insulin for patients with type 1 diabetes, 2) ensure continuous access to essential diabetes medications, and 3) provide appropriate diabetes education for patients, with a focus on hypoglycemia and sick-day guidelines. In the long term (weeks to months) during a crisis, it is important to 1) provide access to quality diabetes care and medications, 2) train local and international health care providers on diabetes care, and 3) develop clinical guidelines for diabetes management during humanitarian crises. It is imperative that we work across all sectors to promote the health of people with diabetes during humanitarian response.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».